1. Repositório Institucional da UFMG
  2. Trabalhos Acadêmicos
  3. Dissertações e Teses
  4. Pós-Graduação em Estatística
  5. Dissertações de Mestrado
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A9ZH9Z
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Wagner Barreto de Souzapt_BR
dc.contributor.referee1Glaura da Conceicao Francopt_BR
dc.contributor.referee2Renato Martins Assuncaopt_BR
dc.contributor.referee3Alice Lemos de Moraispt_BR
dc.creatorFernanda Gabriely Batista Mendespt_BR
dc.date.accessioned2019-08-10T06:00:08Z-
dc.date.available2019-08-10T06:00:08Z-
dc.date.issued2016-02-29pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/BUBD-A9ZH9Z-
dc.description.abstractTime series of counts have been a very explored theme in the past decades due to the importance of the application in several practical situations. In this work an asymmetric version of Freeland (2010) model is proposed. In order to model these time series, an autoregressive stationary process of first order (INAR(1)) will be constructed for integer values with the asymmetric Skellam as marginal distribution. Properties of this model will be studied and demonstrated, such as the conditional distribution, the two variable joint distribution Zt and Ztk, covariance, conditional moment generating function and also conditional mean and variance. The parameters of the model will be estimated based on conditional least squares estimator. It will also be verified the consistencyand the asymptotic normality of the estimators. The behavior of the estimators will be evaluated via Monte Carlo simulation. The master thesis will be completed by applying the proposed INAR(1) model to a real time series.pt_BR
dc.description.resumoSéries temporais de contagem têm sido um tema bastante estudado nas últimas décadas pela importância em aplicações em diversas situações práticas. Neste trabalho é proposta uma versão assimétrica do modelo de Freeland (2010). Para modelar estas séries temporais, será construído um processo estacionário auto-regressivo para valores inteiros de primeira ordem (INAR(1)) com distribuição marginal Skellam assimétrica. Serão estudadas e demonstradas propriedades deste modelo, tais como: distribuição condicional, distribuição conjunta de duas variáveis Zt e Ztk, covariância, função geradora de momentos condicional, esperança e variância condicional. Os parâmetros do modelo serão estimados através do método de mínimos quadrados condicionais. Também será verificada a consistência e normalidade assintótica dos estimadores. O comportamento dos estimadores será avaliado via simulação Monte Carlo. A dissertação será finalizada aplicando o modelo INAR(1) proposto a uma série temporal real.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEstimaçãopt_BR
dc.subjectInferênciapt_BR
dc.subjectDistribuição Skellam assimétricapt_BR
dc.subjectProcessos INAR(1)pt_BR
dc.subject.otherAnalise de series temporaispt_BR
dc.subject.otherEstatísticapt_BR
dc.subject.otherEstatisticapt_BR
dc.subject.otherAnálise de séries temporaispt_BR
dc.subject.otherInferencia (Logica)pt_BR
dc.subject.otherInferência (Lógica)pt_BR
dc.subject.otherDistribuição (Probabilidades)pt_BR
dc.subject.otherTeoria da estimativapt_BR
dc.titleProcesso Skellam INAR(1) assimétricopt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
disserta__o_final_.pdf390.56 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.